高频面试题笔记

概念

集合

并发编程

IO

• stream流：抽象概念表示数据的流动通道，数据从 源（Source）流向 目标（Destination）。
• IO 输入 / 输出：为了解决计算机与外界数据传输，可用于文件读写操作（读取配置文件、保存用户数据、处理日志等）、网络通信（发送 HTTP 请求、接收服务器响应、实现即时通讯等）、设备交互（读取键盘输入、输出到显示器、控制打印机等）。
  • 文件读写操作
  • 网络通信
    • Socket
  • 设备交互

JVM

Web相关

Sevlet

• Tomcat：Tomcat是一个开源的 Servlet 容器（也称为 Web 服务器），用于运行 Java Web 应用程序。
• jsp：创建 java web 动态网页的一种技术。
• Sevlet：Sevlet是运行在Web服务器的 java 程序。主要用于处理客户端（如浏览器）的请求并返回响应。
  • 页面跳转方式
    • forward转发：服务器内部跳转：请求在服务器端被转发到另一个资源（Servlet、JSP 或静态文件），客户端感知不到中间跳转过程。一次请求：整个过程只产生一个 HTTP 请求，浏览器 URL 保持不变。
    • redirect重定向：客户端跳转：服务器返回一个特殊响应（状态码 302/303），指示浏览器重新发送请求到新的 URL。两次请求：浏览器先请求 A 资源，A 返回重定向指令，浏览器再请求 B 资源，URL 会变为新地址。
  • 用户状态管理方式
    • cookie：客户端存储：服务器发送到用户浏览器并保存在本地的小段数据。跨请求传递：浏览器下次向同一服务器再发起请求时，会自动携带这些数据。
    • session：服务器端存储：为每个用户创建的独立会话空间，存储用户状态。依赖 Cookie 或 URL 重写：通过唯一的 session_id 标识用户。
  • filter过滤器：拦截请求与响应：Filter 可以在请求到达 Servlet 之前或响应返回客户端之前，对请求和响应进行拦截和处理。链式处理：多个 Filter 可以组成一个链，依次对请求和响应进行处理。解耦通用逻辑：将与业务无关的通用功能（如编码转换、权限验证）从 Servlet 中分离出来。
  • listener监听器：事件驱动：Listener 用于监听 Web 容器中的特定事件，当事件发生时执行相应的逻辑。无拦截能力：Listener 不拦截请求或响应，仅在事件触发时被动执行。系统级监控：常用于应用初始化、资源管理、会话统计等。

MyBatis

• 持久层：将内存中的对象状态保存到数据库或文件系统中，以便长期保存。
• ORM（对象关系映射）：将面向对象的实体类与数据库表建立映射关系，实现对象与数据库记录的相互转换。
• 缓存
  • 一级缓存：默认启用。基于 SqlSession（会话级缓存），随 SqlSession 关闭而清空。线程安全的，适用于短期、高频次查询。
    1. 首次执行查询时，结果存入 SqlSession 的缓存（Map）。
    2. 同一 SqlSession 内执行相同 SQL（相同语句和参数）时，直接从缓存返回结果，无需访问数据库
    3. 当执行 insert、update、delete 操作或手动调用 clearCache() 时，缓存失效。
  • 二级缓存：需要手动开启。基于 Mapper（映射器级缓存）或命名空间，应用启动到应用关闭。跨会话共享（需考虑线程安全），适用于长期、跨会话的数据缓存、全局数据缓存。
    1. 首次执行查询时，结果存入二级缓存（跨 SqlSession 共享）。
    2. 不同 SqlSession 执行相同命名空间下的 SQL 时，优先从二级缓存获取。
    3. 同一命名空间内执行 insert、update、delete 操作时，自动刷新缓存。

Spring

• Bean：
• IOC控制反转：
• AOP面向切面编程：

SpringMVC

• Interceptor拦截器：用于在请求处理的前后执行特定逻辑。它类似于 Servlet Filter，但提供更精细的控制，可用于权限验证、日志记录、性能监控等场景。

SpringBoot

• 自动装配：

java基础

== 和 equals() 的区别

为什么重写 equals() 时必须重写 hashCode() 方法

String、StringBuffer、StringBuilder 的区别

泛型擦除

反射

代理

spi

集合

IO

并发编程

JVM

如何判断对象存活？请解释强引用、软引用、弱引用、虚引用

框架

如何对SpringBoot配置文件敏感信息加密？

为什么有些公司禁止使用@Transactional声明式事务？

场景题

如何设计一个订单号生成服务（全局唯一id）

设计要点 改造的twitter 雪花算法

为什么要分库分表

亿级用户热点数据更新如何优化

热点数据是指访问量频率很高、更新频繁的数据。比如并发量很高的某个接口、查询用户信息、优惠券信息等。

热点数据更新带来的问题。

大致出问题方向（微服务架构）

• 应用线程被打挂。
  • 应用活跃的线程超过当前配置最大值。新请求进来，应用无法处理从而出现假死现象，基于K8s部署的应用通过请求探活接口，发现没响应后会不断重启应用，导致应用处理接口能力时好时坏。
• 数据库被打挂（优先考虑，80%大概率）。
  • 数据库出现大量SQL，而且业务请求量很大，导致大量线程堵塞，CPU很块飙升100%。
  • 并发请求量太大，超过数据库承受的最大线程数TPS。CPU飙升100%。
• Redis被打挂。
  • redis cpu被打爆。一般可能原因 redis出现热key。
  • redis 内存被打爆。一般可能原因 redis key短时间内增长很快超过内存最大值（设计不合理或设置过期时间太长）。
  • reids 网络io太大。一般可能原因 redis出现大key。

项目遇到的难点

秒杀

ThreadLocal内存泄漏

数据一致性问题